基于神经网络纳米海工混凝土电阻率预测

为探究神经网络对混凝土电阻率预测的可行性,文中通过wenner四电极法测量Cl-侵蚀和干湿循环耦合作用下纳米混凝土的电阻率,利用BP神经网络和Elman神经网络对电阻率测量结果进行预测。预测结果表明,BP神经网络的预测效果要优于Elman神经网络,BP神经网络的预测误差更低,其输入和输出变量之间的相关性更强,在混凝土相关研究中利用神经网络具有一定的实用性。